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  background: [
    #place(
      center + horizon,
      image("./images/校徽-透明.png",
        width: 45%,
      )
    )
  ]
)

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#show: thmrules
#show: show-cn-fakebold
#set text(font: ("SimSun"), size: 12pt)
#set math.vec(delim: "[")
#set math.equation(numbering: "(1)", supplement: [  公式:  ])
#let theorem = thmbox("theorem", "定理", fill: rgb("#eeffee"))
#let definition = thmbox("definition", "定义", fill: rgb("#eefaff"))

#show: typslides.with(
  ratio: "16-9",
  theme: "bluey",
  font: "Simsun",
  link-style: "color",
)

#front-slide(
  title: "大学生线上社交对线下人际交往能力的影响研究",
  subtitle: ["基于30名在校大学生的实证调查"],
  authors: "西北工业大学 思政实践课调研小组",
  info: [调查时间：2025 年 10 月 | 样本规模：30人 | 方法：问卷调查],
)

#table-of-contents(
  title: "目录", text-size: 30pt
)

#title-slide[
  研究背景与意义
]

#slide(title: "研究背景")[

  当前，互联网技术的快速发展推动了数字化时代的社交变革。作为数字原住民的大学生群体，我们的生活习惯正逐渐“线上化”、“数字化”；根据调查数据，以大一、大二学生为主的学生群体，超六成每日线上社交使用时间超过4小时。

  #figure(image("./images/使用时间占比.png", width: 95%),
    caption: [
      调查数据中学生每日线上社交使用时间占比
    ]
  )

  进一步调查发现，高在线时间主要伴随高线上社交软件使用率。大部分每日线上社交时间超过4小时的学生，均频繁使用微信、QQ等即时通讯工具，显示出线上社交软件已成为大学生日常交流的核心渠道。

  #align[
    #block(
      inset: 8pt,
      radius: 6pt,
      table(
        columns: (1fr, 1fr),
        stroke: none,
        table.hline(),
        align: center,
        table.header(
          [#text(weight: "bold")[使用目的]],
          [#text(weight: "bold")[占比]]
        ),
        table.hline(stroke: 0.5pt),
        [与亲友保持联系], [73.33%],
        [打发时间、缓解无聊], [73.33%],
        [获取信息、了解热点话题], [66.67%],
        [参与兴趣讨论、融入社群], [40%],
        [拓展人际关系、认识新朋友], [33.33%],
        [展示个人生活、获得他人关注], [16.67%],
        [其他], [3.33%],
        table.hline(),
      )
    ),
  ]

  可以合理推测，在有限的社交精力限制下，线上社交的高频使用可能对大学生的线下人际交往活动产生一定影响。故本研究旨在通过实证调查，深入分析大学生线上社交使用现状及其对线下人际交往能力的影响机制。

  #figure(image("./images/大学生社交.jpg", width: 45%),
    caption: [
      大学生线下社交活动
    ]
  )
]

#slide(title: "研究目标与问题")[

  #set text(font: ("SimSun"), size: 16pt)
  #cols(columns: (1fr, 1fr), gutter: 2em)[

    #framed(title: "核心问题")[
      线上社交活动对大学生线下人际交往能力存在何种影响？
    ]

    #framed(title: "理论模型")[
      1.线上线下社交状态的正态分布模型\
      2.线上社交与线下社交关联性的卡方检验\
      3.线上社交依赖评分与线下交往能力评分的差异指数模型\
      4.线上社交使用目的与依赖程度分析\
    ]

  ][

    #framed(title: "研究目标")[
      1. 了解大学生线上社交现状
      2. 分析线下社交能力状况
      3. 探讨两者之间的关联机制
      4. 提出促进健康社交的建议
    ]

    #framed(title: "研究意义")[
      总结平衡线上线下社交的策略，以供各位同学在生活中可以参考借鉴。
    ]

  ]
]

#title-slide[
  研究方法与设计
]

#slide(title: "研究设计")[
  为充分了解学生情况，本组调查时采用问卷调查法，从问卷方面进行系统性设计。

  问卷分为六个模块，以斗式问卷设计原则展开，从基础信息、线上使用、线下交往、自我评价和关联认知递进展开问题。

  #cols(columns: (1fr, 1fr), gutter: 2em)[
    1. #stress("基本信息调查")
        - 性别是什么？
        - 当前在读年级？
    2. #stress("线上社交使用状况")
        - 每日在线手机软件使用时长？
        - 常用的在线软件类型？
        - 使用在线软件的目的？
  ][
    3. #stress("线下人际交往状况")
        - 线下社交活动参与频次？
        - 线下活动的主要的参与动力？
        - 线下社交的交流话题类型？
  ]

  #pagebreak()

  #cols(columns: (1fr, 1fr, 1fr), gutter: 2em)[
    4. #stress("社交依赖自评（评分）")
        - 是否习惯性频繁打开查看动态？
        - 是否觉得使用时间过长但难控制？
        - 是否线下聚会频繁刷社交软件？
  ][
    5. #stress("社交能力自评（评分）")
        - 是否认为自身线下交往能力能满足需求？
        - 是否认为自身能理解他人情绪并回应、化解矛盾分歧？
        - 是否能小组讨论清晰表达观点？
        - 是否能与陌生人自然交流？
  ][
    6. #stress("社交关联认知（选择）")
        - 线上社交对线下交往能力的影响？
        - 线上关系转线下交往的意愿？
        - 新关系建立方式的偏好？
  ]

  #pagebreak()

  最终问卷共计21个问题，涵盖选择题和评分题两种类型。评分题均采用5分制，1分表示“完全不同意”，5分表示“完全同意”。

  共有 30 名本校大学生参与本次问卷调查，它们主要是大一、大二学生。

  #figure(image("./images/样本占比.png", width: 45%),
    caption: [
      调查样本基本结构
    ]
  )

]

#title-slide[
  调查数据展示
]

#slide(title: "线上、线下社交状况")[

  #figure(image("./images/线上情况-1.png", width: 60%),
    caption: [
      在线社交软件使用情况
    ]
  )

  在线时，调查对象主要使用即时通讯类软件进行在线社交活动。

  #figure(image("./images/线上情况-2.png", width: 60%),
    caption: [
      在线社交软件使用情况
    ]
  )

  而在具体到软件的用途，调查对象主要用于与亲友保持联系和打发时间、缓解无聊。

  #figure(image("./images/线下情况-1.png", width: 45%),
    caption: [
      线下社交活动参与频次
    ]
  )

  将视角转移到线下活动，调查对象中有半数学生每周线下社交活动的频次不足1次。

  #figure(image("./images/线下情况-2.png", width: 55%),
    caption: [
      线下社交交流话题类型
    ]
  )

  具体到内容，线下社交偏向和朋友交往，同时具有更强的功利性——包括完成学业任务、拓展人脉和提升能力等。

]

#slide(title: "参与者自评结果")[

  #framed(title: "参与者线上、线下交往状况简述")[
    根据上述调查数据，可以初步判断，大学生线上社交具有广泛性、普遍性，且占生活比重较大，主要集中在即时通讯类软件上。而线下社交活动则相对较少，以朋友知己交往和功利性活动为主。
  ]

    在该情况下，线上社交依赖是有可能出现的，对此，参与者对于自身线上社交依赖程度、线下交往能力进行了自我评价。

  #figure(image("./images/自评-依赖.png", width: 60%),
    caption: [
      线上社交依赖自评结果
    ]
  )

  以上设计了五个0 - 5分的评分题，从不同维度评价参与者的线上社交依赖程度。

  #figure(image("./images/自评-能力.png", width: 55%),
    caption: [
      线下交往能力自评结果
    ]
  )

  同样，设计了五个0 - 5分的评分题，从不同维度评价参与者的线下交往能力。

  #framed(title: "参与者自评结果简述")[
    参与者整体认为自身线上社交存在一定依赖性，尤其是习惯性频繁查看动态的行为较为普遍。尽管如此，参与者普遍认为他们的线下交往能力中等偏上，能够较好地满足日常需求。
  ]

  为了进一步了解线上社交与线下交往的关联性，设计了三个选择题，从影响认知、转化意愿和建立偏好三个方面进行考察。
]

#slide(title: "社交关联认知")[
  首先考察参与者对于线上与线下社交的协调程度，与将线上关系转为线下的意愿。

  #figure(image("./images/关联认知-1.png", width: 65%),
    caption: [
      关联认知调查结果
    ]
  )

  同时，针对参与者的社交倾向亲和性，考察了其在新关系建立方式上的偏好。

  #figure(image("./images/关联认知-2.png", width: 65%),
    caption: [
      关系建立偏好调查结果
    ]
  )
]

#title-slide[
  调查结果分析
]

#slide(title: "调查结果分析")[

  由基础信息部分切入，可以发现调查结果存在显著趋势性，集体归纳于：

  线上社交软件日均用时为数据的加权平均#footnote[其中不足一小时定义为0.5小时，大于六小时定义为7小时，其它选项定义为上下界间值]

  $
    overline(t_("online")) = (t_("online")_i * w_i) / (sum_(i = 1)^n w_i) = 4.38 ("小时")
  $

  其中权重 $w_i$ 定义为选择人数。

  同时有线上社交软件日均用时方差为

  $
    sigma^2 = (sum_(i = 1)^n w_i * (t_("online")_i - overline(t_("online")))^2) / (sum_(i = 1)^n w_i) = 3.79 ("小时"^2)
  $

  同理计算线下社交活动频次的加权平均和方差为#footnote[其中“很少不参加”定义为0.5次，其它选项定义为上下界间值]

  $
    overline(f_("offline")) = (f_("offline")_i * w_i) / (sum_(i = 1)^n w_i) = 2.03 ("次"/"周") \
    sigma^2 = (sum_(i = 1)^n w_i * (f_("offline")_i - overline(f_("offline")))^2) / (sum_(i = 1)^n w_i) = 3.91 ("次"/"周")^2
  $

  故综合得出，调查对象线上社交使用时间较长（4.38小时），线下社交活动频次较低（2.03次/周）。

  在样本量足够大的大学生活调查背景中，不妨假设大学生参与线上/线下社交的时长满足正态分布，则构建正态分布模型如下

  $
    X_("online") = N(mu = 4.38, sigma = sqrt(3.79) = 1.94) \
    X_("offline") = N(mu = 2.03, sigma = sqrt(3.91) = 1.98)
  $

  #cols(columns: (1fr, 1fr), gutter: 2em)[
    #figure(image("./images/正态分布-1.png", width: 85%),
      caption: [
        线上社交使用时间正态分布
      ]
    )
  ][
    #figure(image("./images/正态分布-2.png", width: 85%),
      caption: [
        线下社交活动频次正态分布
      ]
    )
  ]

  观察正态分布图形，发现两者覆盖范围均存在较长延展性，且均存在较大概率的极端值。证明不同学生的线上/线下社交使用存在显著差异。但总体而言，线上社交使用时间普遍偏长，线下社交活动频次普遍偏低。

  上述结论并无具体关联性，为进一步验证两者之间的关系，计算线上社交使用时间与线下社交活动频次的卡方检验值。

  首先构建零假设和备择假设

  - $H_0：$ 线上社交使用时间与线下社交活动频次之间没有显著关联。

  - $H_1：$ 线上社交使用时间与线下社交活动频次之间存在显著关联。

  #pagebreak()

  通过问卷平台后台数据，得到列联表（人）#footnote[定义“高线上参与”的依据是线上社交使用时间大于等于4小时，“低线上参与”则小于4小时；“高线下参与”的依据是线下社交活动频次大于等于4次/周，“低线下参与”则小于4次/周]

  #align(center)[
    #block(
      inset: 8pt,
      radius: 6pt,
      table(
        columns: (1fr, 1fr, 1fr, 1fr),
        stroke: none,
        table.hline(),
        align: center,
        table.header(
          [#text(weight: "bold")[线上或线下]],
          [#text(weight: "bold")[低线下参与]],
          [#text(weight: "bold")[高线下参与]],
          [#text(weight: "bold")[总计]]
        ),
        table.hline(stroke: 0.5pt),
        [高线上参与], [A = 22], [B = 3], [C = 25],
        [低线上参与], [D = 4], [E = 1], [F = 5],
        [总计], [A + D = 26], [B + E = 4], [C + F = 30],
        table.hline(),
      )
    )
  ]

  计算卡方检验值

  $
    chi^2 = (A D - B C)^2 * (A + B + C + D) / ((A + B)(C + D)(A + C)(B + D)) = 0.231
  $

  查表可得显著性水平 $alpha = 0.05$ 时，临界值 $chi^2_(0.05, 1) = 3.841$。而 $0.231 < 3.841$，故无法拒绝零假设，即线上社交使用时间与线下社交活动频次之间不存在显著关联。

  #framed(title: "调查结论 1")[
    大学生线上社交使用时间普遍偏长，线下社交活动频次普遍偏低。但二者之间不存在显著关联，这表明尽管高线上社交使用时间伴随低线下社交活动频次的现象较为普遍，但这并非必然联系。
  ]

  据此提出新的问题：参与者意识到了线上社交使用时间过长，但并未因此减少线下社交活动频次吗？或者说，线上社交使用时间过长是否影响了参与者的线下交往能力？

  #pagebreak()

  针对参与者的自评数据，初步观察发现，线上社交依赖评分与线下交往能力评分均值分别为 3.24 分和 3.57 分，同时均处于中等偏上水平。而这与上述抑制作用的发现存在些许矛盾，这意味着参与者有可能高估了自身的线下交往能力。

  为此，构建差异指数模型，先定义期望差异指数 $"EDI"$，对于一个个体有

  $
    "EDI" = (overbracket(A_("self"), "能力自评均值") - overbracket(overline(A), "所有参与者能力自评均值的均值")) / overbracket(4, "最高分与最低分差")
  $

  期望差异指数衡量了个体对自身线下交往能力的认知与平均水平的偏差，值越大表示偏差越大。

  #pagebreak()

  接下来构造矛盾强度系数 $"CIC"$，定义为

  $
    "CIC" = abs(overbracket(A_("self"), "能力自评均值") - overbracket(D_("self"), "依赖自评均值")) / (overbracket(A_("self"), "能力自评均值") + overbracket(D_("self"), "依赖自评均值"))
  $

  矛盾强度系数衡量了个体线上社交依赖与线下交往能力之间的矛盾程度，值越大表示矛盾越强。参与者对自身线上社交依赖与线下交往能力的认知存在的矛盾越大。

  计算所有样本的 $"EDI"$ 和 $"CIC"$，并进行散点图绘制

  #pagebreak()

  #figure(image("./images/EDI-CIC.png", width: 60%),
    caption: [
      期望差异指数与矛盾强度系数散点图
    ]
  )

  #pagebreak()

  观察散点图，发现样本的 $"EDI"$ 和 $"CIC"$ 并不显著相关，计算皮尔逊相关系数

  $
    r = (n sum_(i = 1)^n (x_i y_i) - sum_(i = 1)^n x_i sum_(i = 1)^n y_i) / sqrt((n sum_(i = 1)^n x_i^2 - (sum_(i = 1)^n x_i)^2)(n sum_(i = 1)^n y_i^2 - (sum_(i = 1)^n y_i)^2)) = -0.024
  $

  其中 $x_i$ 和 $y_i$ 分别表示第 $i$ 个样本的期望差异指数和矛盾强度系数。查表可得显著性水平 $alpha = 0.05$ 时，临界值 $r_(0.05, 28) = 0.361$。两变量不存在显著相关关系。

  这意味着对大部分参与者而言（除去极端案例），其所做出的判断并不因他们对自我的认知期望而产生偏差，而是仅具有稳态偏差，这为我们进一步分析社交能力水平和依赖性提供了依据。

  #pagebreak()

  构建 $"EDI" - "D"$ 散点图，以判断 EDI 与依赖自评均值 D 之间的关系

  #figure(image("./images/EDI-D.png", width: 55%),
    caption: [
      期望差异指数与依赖自评均值散点图
    ]
  )

  观察散点图，发现样本的 $"EDI"$ 和 $"D"$ 并不存在理想中的显著负相关性，计算皮尔逊相关系数 $r = -0.037$，同样可得两变量不存在显著相关关系。

  这表明参与者在对自身能力进行评估时，并未因其线上社交依赖程度而产生显著偏差，且其线上社交依赖程度与其对自身能力的认知期望之间也不存在显著关联。

  #framed(title: "调查结论 2")[
    参与者的线上社交依赖与线下交往能力均处于中等偏上水平，且二者之间不存在显著关联。这表明参与者的线上与线下*社交状况相对独立*，线上社交依赖并未显著影响其线下交往能力；尽管如此，仍存在*少部分极端案例*，其线上社交依赖较高且线下交往能力较低，显示出线上社交对线下交往能力的潜在抑制作用。
  ]

  #pagebreak()

  将视角看向参与者的关联认知调查结果，可以发现大部分参与者（60%）认为线上社交对线下交往有积极影响，但实际将线上关系转为线下的意愿并不强烈（26.67%），且更倾向于偶尔会/很少会的偶然社交机会将线上与线下社交结合。

  建立 Festinger 认知失调量化模型，计算认知失调指数 $"CDI"$

  $
    "CDI" = (overbracket(P_("positive"), "积极影响认知比例") - overbracket(W_("willing"), "转化意愿比例")) / overbracket(P_("positive"), "积极影响认知比例") = (60% - 26.67%) / 60% = 0.556
  $

  认知失调指数衡量了参与者线上社交积极影响认知与实际转化意愿之间的差距，值越大表示差距越大。

  #pagebreak()

  这表明参与者普遍存在认知失调现象，即线上社交被认为有积极影响，但实际行为并未体现出强烈的转化意愿。这很可能是因为高度的社交惰性，计算社交惰性行为占比

  $
    "SI" = (overbracket(P_("passive"), "被动/偶尔转化比例") + overbracket(P_("never"), "从不转化比例")) / 100% = (33.33% + 20%) / 100% = 0.533
  $

  社交惰性指数衡量了参与者在将线上关系转为线下关系时的被动或偶尔行为占比，值越大表示惰性越强。这与另一测试集构成矛盾，即在新关系建立偏好数据中，不太愿意主动建立的比例极低（6.67%），这与上述高惰性现象不符。

  #framed(title: "调查结论 3")[
    大学生线上社交积极影响认知与实际转化意愿之间*存在显著差距*，表现出较高的认知失调和社交惰性。即使大部分参与者认为线上社交有积极作用，但实际将线上关系转为线下的意愿并不强烈，且更倾向于被动或偶尔的转化行为。这表明线上社交的积极认知并未有效转化为实际行为。
  ]

  这对先前得到的结论 2 形成补充，高度的社交惰性可以解释为何线上社交依赖并未显著影响线下交往能力（即相互独立关系），因为参与者没有本方面的意愿。

]

#title-slide[
  研究总结与建议
]

#slide(title: "研究结论")[

  #framed(title: "总体结论")[
    通过对30名大学生的问卷调查与数据分析发现：

    1. 参与者线上社交使用普遍且依赖性强，线下社交参与度偏低且功利性更强；但个体差异显著，不同学生的社交习惯有明显差异；

    2. 线上社交与线下社交更倾向于相对独立，线上社交依赖并未显著影响线下交往能力，但仍存在少部分极端案例，显示出潜在抑制作用；

    3. 参与者普遍社交惰性现象，线上社交积极影响认知与实际转化意愿之间存在显著差距。这可能是线上与线下社交相对独立的成因。
  ]
]

#slide(title: "对策建议")[

  #cols(columns: (1fr, 1fr), gutter: 1.5em)[
    = 对学生建议

    #framed[
      个人层面的改进
    ]

    - #stress("数字化时间管理") \
      可采用时间规划工具如番茄钟、时间日志等，合理分配线上线下社交时间。

    - #stress("培养深度交流技能") \
      与同学、朋友进行面对面交流，提升沟通表达能力，可有效减少对线上社交依赖。

    - #stress("积极联动线上线下关系") \
      主动将信任的线上认识的朋友邀请线下见面，增强关系的真实性和稳定性。
  ][
    = 对教育者建议

    #framed[
      教育管理层面
    ]

    - #stress("开展数字素养教育")
      可以通过专题讲座、工作坊等形式，提升学生对数字时代社交的理解和应对能力。不要整大心课那种公式化的所谓心理素养教育。

    - #stress("创造线下交往机会")
      组织丰富多样的线下社交活动，如兴趣小组、志愿服务等，促进学生线下互动交流。
  ]
]

#slide(title: "研究局限")[
    #framed(title: "当前研究的不足")[
      1. 样本量有限，30人样本可能无法全面代表大学生群体，未来可扩大样本规模以提升结论的普适性。

      2. 问卷设计局限，部分问题可能未能充分捕捉线上线下社交的复杂性，未来可结合访谈等质性方法。

      3. 未结合第三方评价或行为数据，以参与者自评为主，尽管研究中采用了期望指数模型，但仍可能存在主观偏差。
    ]

    未来研究可针对上述不足进行改进，进一步深化对大学生线上线下社交关系的理解。
]

#slide(title: "数据真实性说明")[
  #framed(title: "问卷数据集与辅助分析脚本文件链接")[
    https://gitee.com/half_tree/social-practice-report-2025-10-12
  ]

  #framed(title: "数据真实性声明")[
    本研究数据均为真实调查所得，未进行任何篡改或伪造。研究数据均来自于在读大学生的真实问卷调查，问卷通过问卷平台“问卷星”进行收集。
  ]
]

#blank-slide[
  #align(center)[
    #text(size: 2em)[#stress("请老师和同学们批评指正！")]

    #v(2em)

    #text(size: 1.2em)[思政实践课调研小组]

    #v(1em)

  ]
]